桨叶前缘带旋转圆柱的水平轴风力机。装置示意图如下，包括塔架 5、 水平轴机箱 4、轮毂 3 及桨叶 1，每个桨叶 1，一根可控的绕自身轴线的旋转圆 柱2。

桨叶前缘带旋转圆柱的水平轴风力机的研发。装置示意图如下，包括塔 架 5、水平轴机箱 4、轮毂 3 及桨叶 1，每个桨叶 1，一根可控的绕自身轴线的旋 转圆柱 2。

产品详细介绍ALU1113DJI RONIN 手持稳定架身行如影．灵感随行DJI Ronin (“如影”)是为专业级或影视级摄影师定制开发的一款三轴手持云台系统，提供了稳定流畅的影像画质，可满足日常拍摄和影视制作需求。有Ronin在手，您能随时随地拍摄出高精度的稳定画面。即使安裝到飛行平台上，在高速飞行状态下，也可以实现最高水平的精确控制。此外，其量身定做的高速处理器、高精度感测器和先进的工业级控制算法，將“Ronin”的控制精度控制在了0.02°范围內。响应速度快慢可调，拍摄角度动静结合！有了“Ronin”，能束缚你镜头表现的，將只有你自己的想像力。DJI Ronin “如影” 三轴手持稳定器介绍http://v.youku.com/v_show/id_XNzM4NTU3MjE2.htmlDJI Ronin 基本特性介绍http://v.youku.com/v_show/id_XNzMxNjI4MTE2.html 5分钟快速安裝、平衡调节DJI “Ronin”的安裝和相机平衡的调试，通常可以在5分钟內手动完成。简单快捷，大大节省时间的同时，亦可降低摄影成本，提高摄影效率。同时通过云台 APP內置的ATS（Auto Tune Stability）參数自整定功能，在调节好平衡后，系统可以根据所安裝相机的惯性，自动进行參数调节，使系統參数处于最佳状态。 SMOOTHTRACK™ 控制SmoothTrack™控制使得单个云台手能够更简单地操作云台，可以更自由地控制云台的俯仰和旋转，从而平滑地調整相机的拍摄角度。无论是宽广角场景，还是近距离拍摄，单个云台手都能轻松自如地掌控。  多种工作模式体验DJI Ronin手持云台系统包含三种工作模式，无需通过Ronin App或者第二云台手控制器的任何设置，即可实现各模式之间的自由切換，以满足不同的拍摄环需求。SmoothTrack™功能在每個工作模式下都可使用。   上下倒置操作模式使用上下倒置操作模式时，您可以轻松將云台上下翻转，无需費力將云台举起即可使相机与眼睛保持在同一水平线上。 便携悬挂模式系统默认标准控制模式为便携悬挂操作模式。低位悬挂，贴近地面或直接手持于身体前方，都会得到流畅稳定的画面。使用这种模式，您也可以將云台安裝在飞行平台上，比如多旋翼飞行器。   手提模式该模式适用于狭小空间的近地移动拍摄，云台的任何部位很难与您的身体（尤其是腿部）相接触，从而可以完全避免在狹小空间作业时，云台拍摄受到自身身体或其它物体的阻礙高品质、持久耐用云台主体由精密加工的航空級铝材制成，持久耐用。DJI出色的工业设计將大部分线材都集成在云台內部，一方面更加美观，一方面也能更好地适应复杂的现场拍摄换境，滿足专业用戶的需求。 强动力、高扭矩电机DJI Ronin手持云台使用的高性能电机，能满足所有的控制需求。其采用磁场定向控制技术，具有高精度、低振动、高扭矩的特点，性能远远超过市场上的同类产品。   高性能处理器DJI Ronin配备定制的先进32位浮点DSP处理器，比常用的ARM处理器效率更高，能更快速地对Ronin內置编码器进行信号处理，从而达到Ronin本身的高性能需求。 內置接收机和遥控系统通过系统內置的D-Bus接收机，第二云台手可以远程操控云台的三轴转动控制。云台操作员就可以专注于云台的运动，而第二云台手就可以更好地來控制相机拍摄角度。第二云台手操作模式，同样也适用于空中影视摄影 水平桿配件安裝座方便安裝必要的配件，如视频监视器、第三方视频发射器等等，都可以通过水平桿配件安裝座很容易地实现。頂部手柄快拆頂部手柄桿快拆設計，方便拆卸或裝載至其它平台上，如汽車或飛行平台等。  第二雲台手控制器DJI Ronin手持云台系統，标配第二云台手控制器。使用该遥控器可以控制云台旋转和俯仰，控制器上有两个定制开关，可以控制分配速度和操作模式。  移动式蓝牙通过iOS调校软件（Android版本即将发布）可以调整系統参数。通过PC调校软件來升级软件和获得新功能。 快速可插拔智能充电电池4小时工作时间DJI Ronin手持云台系統标配定制智能电池，易于安裝和充电方便。续航时间將取决于您所使用的相机，其连续工作时间可达到约4小时。   电源分配模組DJI Ronin的电源分配模組內置两个标准的12V P-taps和一个500mAh全尺寸USB插头，同時配备了支持DJI Lightbridge远距离数字高清图传系統的连接点。多种电源接頭使得您能方便地扩展各种配件，比如跟焦系統、高清图传和其他配件，同時也减少了布线，保证了美观。 15mm 圆桿配件系統配备兩根15mm圆桿，便于其它裝置的安裝扩展，如跟电动跟焦器或遮光斗等等。   便携手提箱DJI Ronin标配一款结实耐用、防水的滚轮手提箱，方便运输。其定制的密集EVA泡棉，能很好地保护云台主体和相关配件。 远端追焦可加购Redrock microRemote追焦系統，进行远端追焦控制镜头对焦。  自动参数配置功能通过云台app內置的ATS（Auto Tune Stability）參數自整定功能，在调节好平衡后，系統可以根据您所安裝相机的慣量，自动进行參数调节，使系統參数处于最佳狀态。远程調参遙控器的参数配置可以通过云台的调參App來实时调整，比如控制速度，重新映射控制搖桿和限位設置等等。參数实时查看云台的重要參数数据都可以通过移动调参app实时查看，比如电机用电量、平移（Pan）、俯仰（Tilt）和橫滚（Roll）各轴的运动角度、电子溫度监控、剩余电量等等。SMOOTHTRACK™ 调节用戶可以根据实际需求单独调整設置控制速度。SmoothTrack™功能會根据操作员的动作來传递云台运动。在云台旋转或俯仰时，相机也会平滑地做相应的旋转和俯仰动作。旋转和俯仰方向的速度可通过软件分別设置。同时其运动加速度也可以被精确設置。如果云台手需要在兩个位置间做快速的旋转或俯仰动作，而标准速度设置又不能满足需求，那么您就可以設置加速度，而不需要影响标准运动速度。固件在线升級所有云台出厂时都自帶最新固件，也可通过在线升級的方式進行后续更新，升級扩展系統功能，方便您获得最新的功能和特性。可搭载相机尺寸外观设备机械与电子特性工作特性內置功能1. 三种工作模式·便携悬挂·上下倒置·手提模式2. 內置独立的IMU模块3. 道指专用DJI云台伺服驱动模块4. 蓝牙模块5. USB接口6. 2.4GHz的接收机7. 温度传感器8. DJI高級32位的DSP处理器9. 的D-Bus / PPM接收机支持 配件电源接口12V的P-TAP×2，USB 500毫瓦×1; 道指DJI Lightbridge×1GCU输入电源4S罗宁电池支持接口类型2.4GHz的遙控器，藍牙，USB调参软件安裝要求了Windows XP SP3; Windows 7中; Windows 8的（32或64位）移動設備軟件安裝要求的iOS 6.1及以上，iPhone 4S，iPhone 5，iPhone 5S，iPod touch的4，iPod touch的5，iPad的3，iPad的迷你工作电流·静态电流：300mA（@ 16V）·动态电流：600毫安（@ 16V）·堵转电流：最大10A（@ 16V）工作环境溫度-15°C ~ 50°C (-5°F ~ 120°F)重量4.2KG（9.26磅），含把手重量尺寸620毫米（寬）×280-380mm（深）x 500毫米（高）可搭载相机尺寸最大长度为140毫米，最大宽度为195毫米，最大高度为 225毫米负载重量（參考值）7.25公斤（16磅）角度控制精度0.02°最大可控转速·旋转方向（pan）：90°/ S·俯仰方向（tilt）：100°/ S·橫滾方向（roll）：30°/秒可控转动范围·旋轉方向（pan）：360°/ S·俯仰方向（tilt）：45°/ -120°·橫滾方向（roll）：±25° 可適用機器如下：BMPCC, BMCC, Canon 1Dc, Canon 5D MK II, Canon 5D MK III, Canon 6D, Canon 7D, Canon C100, Canon C300, Canon C500, Nikon D800, Panasonic GH3/GH4, Red Epic/Scarlet, Sony Nex7

产品详细介绍特点：传感器：微机械电容、充氮阻尼、密封封装内置温度传感器（用于输出温度补偿）输出阻抗低，可支持远距离传输全量程线性标定DC/AC 加速度响应可提供非标量程定制服务传感器已内置放大信号处理符合RoHS标准应用：飞行测试 仪器仪表 机器人安全系统 冲撞测试 机械控制振动检测 模态分析 振动分析车辆动态性能测试参数：传感器性能：（数据为9~32V供电，温度输出 25℃ 得出）性能 -002 -005 -010 -025 -050 -100 -200 单位输入量程 ±2 ±5 ±10 ±25 ±50 ±100 ±200 g频率响应（3dB） 0-400 0-600 0-1000 0-1500 0-2000 0-2500 0-3000 Hz灵敏度（差分输出） 2000 800 400 160 80 40 20 mV/g输出噪声（差分模式，典型值） 8 9 10 25 50 100 200 μg/root HZ可承受最大冲击（0.1ms） 2000 g传感器性能：（除注明外，数据为9~32V供电，温度输出 25℃ ，差分模式得出）性能参数 最小值 典型值 最大值 单位横轴灵敏度 1 2 %偏置标定误差 -002   4 满量程的% -005~-200   1.5 偏置温漂TC=-55~125℃ -002,005 100 200 PPM%满量程/℃ -010~-400 50 100 标定误差比例因子 1 2 %温漂比例因子TC=-55~125℃ -150   +150 Ppm/ ℃非线性（±90%满量程） -002~-050 0.15 　0.5 满量程的% -100 0.25 1.0 -200 0.4 1.5 电源抑制比 65 DB输出阻抗 1 欧姆供电电压 9   32 V功耗 12 14 mA质量（L型） 10 克

产品详细介绍特点：传感器：微机械电容、充氮阻尼、密封封装内置温度传感器（用于输出温度补偿）全量程线性标定DC/AC 加速度响应可提供非标量程定制服务传感器已内置放大信号处理符合RoHS标准应用：地震监测 消费电子 机器人安全系统 冲撞测试 机械控制振动检测 模态分析 振动分析仪器仪表 车辆动态性能测试参数：传感器性能：（数据为8~32V供电，温度输出 25℃ 得出）性能 -002 -005 -010 -025 -050 -100 -200 单位输入量程 ±2 ±5 ±10 ±25 ±50 ±100 ±200 g频率响应（3dB） 0-400 0-600 0-1000 0-1500 0-2000 0-2500 0-3000 Hz灵敏度（差分输出） 2000 800 400 160 80 40 20 mV/g输出噪声（差分模式，典型值） 12 14 15 38 75 150 300 μg/root HZ可承受最大冲击（0.1ms） 2000 g传感器性能：（除注明外，数据为8~32V供电，温度输出 25℃ ，差分模式得出）性能参数 最小值 典型值 最大值 单位横轴灵敏度 2 3 %偏置标定误差 -002   4 满量程的% -005~-200   1.5 偏置温漂TC=-55~125℃ -002 100 200 PPM%满量程/℃ -005~-400 50 100 标定误差比例因子 1 2 %温漂比例因子TC=-55~125℃ -150     +150 Ppm/ ℃非线性（±90%满量程） -002~-050 0.15 0.5 满量程的% -100 0.25 1.00 -200 0.4 1.5 电源抑制比 65 DB输出阻抗 1 欧姆供电电压 8 32 V功耗 27 30 mA质量  21 克

本发明涉及认知无线电网络中的服务质量保证和性能优化，提出了一种联合最佳接纳控制和剔除控制的 QoS 保证机制，包括系统的初始化、计算出最佳接纳概率和剔除概率以及认知用户的各个性能指标。本发明基于动态接纳概率和剔除概率的 QoS 保证机制，可以在使得系统吞吐率最大化的情况下，同时严格地保证认知用户的 QoS 要求；所述方法可以在集中式网络中得以实现。

本发明公开了一种可伸缩式竖直运动箱体导向机构，包括用于容纳箱体做竖直运动的管道，以及设置于箱体上用于对箱体在所述管道内做竖直运动进行导向的导向装置。该导向装置为可伸缩式结构，包括设置于所述箱体侧壁面的导轨、设置在所述导轨上并可沿着导轨滑动的至少一个楔形滑块、抵靠在所述楔形滑块上与楔形滑块配合形成楔形调整机构的导向球，以及设置于所述导向球外侧用以约束导向球仅沿着垂直于箱体侧壁面的方向移动的导向球约束装置。通过驱动楔形滑块沿导轨滑动，使导向球朝向远离或者靠近箱体侧壁面的方向运动，以在竖直运动时抵靠在管道内壁实现导向，或在箱体进出竖直轨道时收缩远离管道内壁，从而能够避免与管道内壁的齿条形成干涉。

细菌通过多个趋化受体来感受周围不同的化学小分子，主动游动，实现获得更好的生长环境或者实现趋利避害。但不是强的正趋小分子都是很好的可利用营养物质—好闻的不一定有营养，同样，也不是容易代谢的营养就是强的趋化因子—有营养的不一定好闻。细菌在自然界中往往面临多种不同强弱的趋化小分子，多种不同可代谢程度的营养来源的复杂浓度梯度环境中，细菌群落是如何通过趋化行为抉择它们的去向，实现最优化它们的环境适应性与生长速度？细菌在个体与群体的选择上是否有不同？这一基于细菌的生物行为的研究也许对了解复杂的高等生物的群体行为也有所帮助。 北京大学物理学院欧阳颀院士领导的“生物物理”团队的罗春雄研究组在基于微流体细菌趋化分析芯片的实验研究中发现：在反向不同引诱物浓度梯度下，细菌首先趋向聚集于强引诱物而少营养的一端， 但当细胞密度超过一个阈值时，细菌群落部分“逃逸”强引诱物浓度场，游向趋化因子相对弱但可代谢物质富集的一端。这一现象被刻画为细菌群体运动的“逃逸相变行为”。罗春雄研究组通过与美国IBM沃森研究中心的涂豫海教授（北大定量生物学中心资深访问学者）合作，对此现象涉及的趋化受体间的协作行为进行了系统细致的理论分析和实验论证，发现营养物质通过数量较少的Tap趋化受体进行了响应行为，而且在较大的一个趋化响应参数空间均会出现由细菌密度超过临界密度而产生的逃逸条带（“Escape Band”）行为，该行为可以使得细菌群落在复杂的趋化物浓度场中获得更好的生长优势。相关的定量实验与理论研究以“The escape band in Escherichia coli chemotaxis in opposing attractant and nutrient gradients”为题于2019年1月23日在线发表于Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America（PNAS）杂志上。细菌群体趋化运动的“逃逸相变行为” 文章第一作者为北京大学定量生物学中心博士研究生张玄麒,通讯作者为北京大学物理学院/定量生物学中心罗春雄教授及美国IBM沃森研究中心/定量生物学中心的涂豫海教授，参与人包括欧阳颀院士，前沿交叉学科研究院博士研究生司光伟，董一名，物理学院博士研究生陈凯悦。工作得到国家自然科学基金委、物理学院介观物理重点实验室、 北京大学定量生物学中心、北大-清华生命科学联合中心的支持。 工作原文连接: https://www.pnas.org/content/early/2019/01/22/1808200116

动作捕捉技术（motion capture）在影视、体育、安防等领域具有广泛应用。传统的动作捕捉分为两大类，光学动捕系统通过在采集环境部署多个红外摄像头，再在人员的动捕服上放置光学标记球来求解出采集者的姿态信息，从而实现对人体运动的捕捉与动画映射；惯性动捕系统通过惯性测量单元（IMU）来采集肢体的运动信息，采集设备相对更轻便，但采集精度不如光学动捕系统。光学动捕系统包括Motion Analysis，Vicon，Optitrack等，惯性动捕系统有Xsens，诺亦腾等。 然而，无论是光学动捕还是惯性动捕都需要动作人穿上特定的设备，不可避免地会影响到人体运动的真实性和动捕的使用范围。同时，相应的专业动捕设备往往价格不菲，很多有需求的小型工作室也会望而却步。因此，学术界和工业界都在极力研究“无标记运动捕捉”技术，即不需要任何穿戴设备，仅由相机观测和算法分析，就实现对多人体运动的实时准确捕捉。这种技术有着更加广泛的应用场景，例如无人售货超市、VR/AR游戏、远程全息通讯、数字人创建、虚拟主播、人机交互、全天候医疗监护等。 近几年，随着深度学习技术的广泛普及，无标记动捕领域也诞生了许多革命性技术，例如实时2D多人体关键点检测技术OpenPose等。然而，多目标实时3D运动捕捉仍然是一个极具挑战性的问题，主要挑战因素包括：如何实现实时计算，如何进行高效的多视角关联，如何解决紧密交互带来的观测失真等。举个例子，当两个人拥抱在一起的时候，当前大多数检测或重建算法都会失效。而理论上，多视角的观测信号能够在一定算法设计下互相补充，尽可能解决单视角运动重建的歧义性。如何充分利用多视角的视频信号，实现复杂、紧密交互场景下的多人体运动捕捉是当前无标记运动捕捉领域的核心问题之一。 该项目研究工作提出的多视角人体运动捕捉系统包括相机采集模块，2D姿态检测模块，4D关联图求解模块，三维骨架求解模块及渲染模块。其主要算法贡献在于提出并实现了4D Association算法。 当前的多视角运动捕捉系统大多采用的是序贯地匹配策略，首先对每个视角进行独立的人体检测和连接（例如，OpenPose检测关键点和关键点相互连接的概率，从而对人体进行连接；Mask-RCNN、AlphaPose和HRNet都需要先检测每个人的BoundingBox，然后对每个人进行独立的人体检测），然后对人体进行多视角关联和姿态求解，最后进行时域跟踪。这种常规方法的缺陷在于，当单个视角检测失败以后，后续的算法难以对失败的检测结果进行修正，从而将错误的检测传递到下一个步骤，影响跟踪效果，对于紧密交互（例如前文提到的两人拥抱）的情形，单视角的往往很难给出令人满意的检测结果，因此基于序贯式的算法一般会失效。 相较而言，该研究工作的创新性在于充分利用单图连接(2D)、多视角连接(1D)、和时域连接(1D)之间的相互约束从而进行全局优化，用多视角信息和时域信息来避免单视角连接的歧义性，同时也通过单视角连接结果来优化多视角的匹配，从而使得关联结果更趋向于全局最优。具体地，该研究工作提出了一种4D Graph的图结构，将上一帧的三维人体关键点（在初始帧或者人进入动捕范围的时候可以缺失，不影响算法的运行）和当前每一视角的2D关键点建模在同一个图结构中，用单图连接、多视角连接、时域连接的概率作为边的权值，将人体多视角关联的问题看成提取有效边的过程。为了快速地求解这个问题，进一步提出了一种基于完全子图的近似求解算法，高效地完成了从4D图结构中提出正确的人体连接。 最终，该研究工作实现了紧密交互下人体的三维姿态重建，并展示了实时系统效果。其算法在多个数据集上均表现出了良好的视觉效果，在Shelf数据集上也取得了当前最好的数值结果。

项目成果/简介:动作捕捉技术（motion capture）在影视、体育、安防等领域具有广泛应用。传统的动作捕捉分为两大类，光学动捕系统通过在采集环境部署多个红外摄像头，再在人员的动捕服上放置光学标记球来求解出采集者的姿态信息，从而实现对人体运动的捕捉与动画映射；惯性动捕系统通过惯性测量单元（IMU）来采集肢体的运动信息，采集设备相对更轻便，但采集精度不如光学动捕系统。光学动捕系统包括Motion An